AUTOMATIC DETECTION OF INNER DEFECTS OF CONCRETE BY ANALYZING THERMAL IMAGES USING SELF-SUPERVISED LEARNING
AUTOMATIC DETECTION OF INNER DEFECTS OF CONCRETE BY ANALYZING THERMAL IMAGES USING SELF-SUPERVISED LEARNING
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使用自监督学习分析热图像自动检测混凝土内部缺陷
DOI：
10.11532/jsceiii.3.j2_47
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
全 邦釘
中科院分区：
文献类型：
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作者：
川野輪 壮太;林 詳悟;岡谷 貴之;Kang-Jun Liu;全 邦釘
コンクリートの熱画像を撮影することで内部損傷を遠隔で検出する赤外線サーモグラフィ法は, 人間の 判断では損傷部の見落としが多い. また, 赤外線法に Convolutional Neural Network (CNN) による自動検 出を導入する動きはすでに始まっているが, 教師データが不足しているため十分な精度は得られていない. そこで, 本研究では自己教師あり学習に着目した. 自己教師あり学習には, 教師ラベルが少なくても高い 精度を実現できる可能性がある. 本研究では, 自己教師あり学習を赤外線法に導入する方法の一例を示し, その有効性を検証した.